Amostragem de área e aplicações em agropecuária

CAPESTécnicas de amostragem de área são aplicáveis quando a população-alvo pode ser delimitada geograficamente e um cadastro construído a partir de informações do solo, situação comum em pesquisas agropecuárias de âmbito nacional e regional. Os estimadores são baseados em como as unidades amostrais (segmentos) se relacionam com as unidades observacionais (campos e propriedades agrícolas). Estimação por segmento fechado com observação direta, por exemplo, não é suscetível a erros decorrentes de respostas imprecisas dos agricultores, mas é difícil de ser implementada na prática e está sujeito a erros de mensuração devido ao uso de instrumentos que auxiliam no processo de geração de medidas. Estimação por segmento ponderado, com subamostragem de pontos, baseia-se na opinião dos agricultores para obter os valores necessários para as variáveis de interesse, mas pode ser mais eficiente em pesquisas de múltiplos propósitos. O presente trabalho apresenta técnicas de estimação com cadastros de área com segmentos quadrados e exemplifica suas aplicações por meio de um estudo experimental realizado em Goiana-PE pelo laboratório CAST, para a FAO. O desempenho estatístico dos estimadores apresentados foi investigado através de um estudo de simulação de Monte Carlo. Os resultados do estudo mostraram que o estimador por segmento ponderado com subamostragem de pontos é mais preciso, em termos de erro quadrático médio, para estimar totais de área cultivada.Area sampling techniques are used when the target population is delimited geographically and a frame constructed from soil information, a common situation in national and regional agricultural surveys. In such scenario, estimators take into account how sampling units (segments) and observational units (parcels and agricultural holdings) are related to each other. Estimation using closed segments with direct observation, for example, are not susceptible to errors due to imprecise answers of holders but are difficult to implement in practice and are subject to measurement errors related to the use of instruments that help in the process of generating measures. Estimation using weighted segments with subsampling of farms by points rely on the opinion of farmers to get the needed values for the variables of interest but can be more cost efficient in multi-purpose surveys. In this thesis, area sampling estimation techniques for square segments are introduced and their application exemplified using an experimental study carried out in Goiana by the CAST laboratory, for FAO. The statistical performance of the introduced estimators is investigated by a Monte Carlo simulation study. The results have shown that subsampling farmers using points within squared segments, and estimating the total area cultivated with a given crop using the weighted segment approach is the more efficient method of estimation, leading to the smallest values of mean square error among the studied are sampling and estimation techniques